발행일: 2024년 4월 5일
기고자: Tim Mucci, Cole Stryker
머신 러닝 운영(Machine Learning Operations)의 약자인 MLOps는 머신 러닝 모델을 구축하고 실행하기 위해 어셈블리 라인을 만들도록 설계된 일련의 과정입니다. 이를 통해 기업은 작업을 자동화하고 모델을 신속하게 배포하여 관련된 모든 사람(데이터 과학자, 엔지니어, IT 팀)이 원활하게 협력하고 모델을 모니터링 및 개선하여 정확도와 성능을 높일 수 있습니다.
MLOps라는 용어는 머신 러닝(ML)과 DevOps의 조합입니다. 이 용어는 2015년 '머신 러닝 시스템의 숨겨진 기술 부채'(ibm.com 외부 링크)라는 논문에서 처음 등장했습니다. 이 논문에서는 대량의 데이터를 처리하는 데 내재된 과제와 DevOps 프로세스를 활용하여 더 나은 ML 관행을 도입하는 방법을 간략하게 설명했습니다. MLOps 프로세스를 확립하면 DevOps의 지속적인 통합 및 지속적인 제공(CI/CD) 방법론을 통합하여 머신 러닝 제품을 만드는 각 단계에 대한 어셈블리 라인을 형성할 수 있습니다.
MLOps는 데이터 과학 모델을 실행하는 데 걸리는 시간과 리소스를 간소화하는 것을 목표로 합니다. 조직은 방대한 양의 데이터를 수집하며, 여기에는 운영 및 개선 잠재력에 관한 귀중한 인사이트가 담겨 있습니다. 인공 지능(AI)의 하위 집합인 머신 러닝은 기업이 인사이트를 드러내는 숨겨진 패턴을 발견하는 알고리즘을 통해 이 데이터를 활용할 수 있도록 지원합니다. 그러나 ML이 일상 운영 업무에 점점 더 통합됨에 따라 지속적인 개선과 심층적인 인사이트를 확보하기 위해 이러한 모델을 효과적으로 관리하는 것이 그 무엇보다도 중요해졌습니다.
MLOps가 등장하기 전에는 주로 비즈니스 애플리케이션을 구축하는 데 필요한 대규모 데이터 세트로 인해 ML 라이프사이클 관리 프로세스에 많은 시간과 노력이 소요되었습니다. 기존의 ML 개발은 다음과 같은 특성이 있습니다.
- 많은 리소스: ML 프로젝트에는 상당한 수준의 컴퓨팅 성능, 스토리지, 특수 소프트웨어가 필요하므로 유지 관리 비용이 많이 듭니다.
- 실습 시간: 데이터 과학자는 수작업으로 모델을 구성하고 유지 관리하는 데 상당한 시간을 소비하므로 혁신에 집중할 수 없습니다.
- 서로 다른 팀 참여: 데이터 과학자, 소프트웨어 엔지니어 및 IT 운영 팀은 종종 사일로 환경에서 작업하기 때문에 비효율적이고 커뮤니케이션 격차가 발생합니다.
협업 접근 방식을 채택함으로써 MLOps는 데이터 과학과 소프트웨어 개발 간의 격차를 해소합니다. 자동화, CI/CD 및 머신 러닝을 활용하여 ML 시스템의 배포, 모니터링 및 유지 관리를 간소화합니다. 이러한 접근 방식은 데이터 과학자, 소프트웨어 엔지니어 및 IT 직원 간의 긴밀한 협업을 촉진하여 원활하고 효율적인 ML 라이프사이클을 구현합니다.
머신 러닝과 MLOps는 서로 연관된 개념이지만, 전체 프로세스 내에서 서로 다른 단계와 목표로 이루어집니다. ML은 모델 제작 및 구체화의 기술적 뉘앙스에 중점을 둡니다. 가장 중요한 목표는 분류, 예측 또는 권장 사항 제시와 같은 다양한 작업을 수행할 수 있는 정확한 모델을 개발하여 최종 제품이 의도한 목적을 효율적으로 수행하도록 하는 것입니다.
MLOps는 프로덕션 환경에 모델을 배포하는 것부터 성능을 주의 깊게 모니터링하고 필요한 경우 업데이트하는 작업에 이르기까지 머신 러닝 모델 라이프사이클의 포괄적인 관리에 주목합니다. 배포 프로세스를 간소화하고, 모델이 최고의 효율성으로 작동하도록 보장하며, 지속적인 개선 환경을 조성하는 것을 목표로 합니다. MLOps는 이러한 영역에 집중함으로써 머신 러닝 모델이 애플리케이션의 즉각적인 요구 사항을 충족하고 시간이 지남에 따라 적응하여 변화하는 조건에서 관련성과 효율성을 유지하도록 합니다.
ML은 모델의 기술적 형성에 중점을 두는 반면, MLOps는 실제 환경에서 해당 모델의 실질적 구현 및 지속적인 관리에 중점을 둡니다.
ML 모델은 제품을 제안하는 추천 시스템부터 고객 서비스 상호 작용을 자동화하는 챗봇에 이르기까지 다양한 애플리케이션의 기반에서 조용히 작동합니다. 또한 ML은 검색 엔진 결과를 개선하고, 콘텐츠를 개인화하며, 스팸 및 사기 탐지와 같은 영역에서 자동화 효율성을 개선합니다. 가상 어시스턴트와 스마트 디바이스는 ML의 기능을 활용하여 음성 언어를 이해하고 음성 요청을 기반으로 작업을 수행합니다. ML과 MLOps는 성공적인 머신 러닝 파이프라인을 만들기 위해 함께 작동하는 상호 보완적인 관계입니다.
MLOps는 모델 생성을 간소화하여 효율성과 정확성을 높이며 출시 기간을 단축하고 확장성과 거버넌스를 보장합니다.
MLOps는 수동 작업을 자동화하여 데이터 과학자와 엔지니어가 모델 개발 및 혁신과 같은 더 높은 수준의 활동에 집중할 수 있도록 귀중한 시간과 리소스를 확보합니다. 예를 들어 MLOps가 없는 경우 개인화된 제품 추천 알고리즘을 사용하려면 데이터 과학자가 수동으로 데이터를 준비하고 프로덕션에 배포해야 합니다. 이와 동시에 운영 팀은 모델의 성능을 모니터링하고 문제가 발생할 경우 수동으로 개입해야 합니다. 이 프로세스는 시간이 많이 걸리고 인적 오류가 발생하기 쉬우며 확장하기 어렵습니다.
MLOps는 모델의 지속적인 모니터링과 개선을 촉진하여 문제를 더 빠르게 식별하고 수정할 수 있도록 하여 더욱 정확하고 신뢰할 수 있는 모델을 구축합니다. MLOps가 없으면 사기 분석가는 데이터를 수동으로 분석하여 사기 거래를 탐지하기 위한 규칙을 확립해야 합니다. 이러한 정적 모델은 유용하지만, 데이터 드리프트에 취약하여 모델 성능이 저하됩니다.
MLOps는 ML 라이프사이클을 간소화하여 기업이 모델을 더 빠르게 배포해 시장에서 경쟁 우위를 확보할 수 있도록 합니다. 전통적으로 새로운 머신 러닝 모델을 개발할 때 프로세스의 각 단계가 올바르게 수행되는지 확인하는 데는 몇 주 또는 몇 달이 걸릴 수 있습니다. 데이터를 준비하고 ML 모델을 구축하여 학습과 테스트를 거쳐 프로덕션용으로 승인해야 합니다. 의료와 같은 산업에서는 결함이 있는 모델을 승인할 경우 위험이 너무 커서 반드시 이러한 과정을 거쳐야 합니다.
MLOps는 정의되고 확장 가능한 개발 프로세스를 확립하여 ML 라이프사이클 전반에 걸쳐 일관성, 재현성 및 거버넌스를 보장합니다. 수동 배포 및 모니터링은 속도가 느리고 상당한 인력이 필요하므로 확장성이 저해됩니다. 적절한 중앙 집중식 모니터링이 없으면 개별 모델에서 눈에 띄지 않는 성능 문제가 발생하여 전체 정확도에 영향을 미칠 수 있습니다.
MLOps와 DevOps는 개발 프로세스의 서로 다른 측면에 중점을 둡니다. DevOps는 기존 소프트웨어 애플리케이션의 개발, 테스트 및 배포를 간소화하는 데 중점을 둡니다. 개발 팀과 운영 팀 간의 협업을 강조하여 프로세스를 자동화하고 소프트웨어 제공 속도와 품질을 개선합니다.
MLOps는 DevOps 원칙을 기반으로 하여 이를 머신 러닝 라이프사이클에 적용합니다. 이는 코드 배포를 넘어 데이터 관리, 모델 학습, 모니터링 및 지속적인 개선을 포괄합니다.
MLOps는 DevOps와 동일한 원칙을 많이 활용하지만, 머신 러닝 시스템 구축 및 유지 관리의 복잡성에 필요한 추가 단계와 고려 사항을 도입합니다.
다음 원칙을 준수하면 조직은 머신 러닝에 내재된 잠재력을 완전히 활용하는 강력하고 효율적인 MLOps 환경을 조성할 수 있습니다.
1. 협업: MLOps는 데이터 과학자, 소프트웨어 엔지니어, IT 운영 팀 간의 사일로를 허무는 것을 강조합니다. 이를 통해 커뮤니케이션이 촉진되고 관련된 모든 사람이 전체 프로세스를 이해하고 업무에 효과적으로 기여할 수 있습니다.
2. 지속적 개선: MLOps는 모델을 지속적으로 모니터링, 평가 및 개선하는 반복적인 접근 방식을 장려합니다. 이를 통해 모델은 관련성과 정확성을 유지하고 진화하는 비즈니스 요구 사항을 해결할 수 있습니다.
3. 자동화: 데이터 준비, 모델 학습 및 배포와 같은 반복적인 작업을 자동화하면 데이터 과학자와 엔지니어가 모델 개발 및 혁신과 같은 더 높은 수준의 활동에 집중할 수 있는 귀중한 시간을 확보할 수 있습니다.
4. 재현성: MLOps 관행은 실험과 배포를 재현할 수 있도록 하므로 결과의 디버깅, 공유 및 비교가 더 쉬워집니다. 이는 투명성을 높이고 협업을 촉진합니다.
5. 버전 관리: 데이터, 모델 및 코드의 효과적인 버전 관리를 통해 변경 사항을 추적하고, 필요한 경우 이전 버전으로 되돌리고, ML 라이프사이클의 여러 단계에서 일관성을 보장할 수 있습니다.
6. 모니터링 및 관찰 가능성: MLOps는 모델의 성능, 데이터 품질 및 인프라 상태를 지속적으로 모니터링합니다. 이를 통해 프로덕션 시스템에 영향을 미치기 전에 문제를 선제적으로 식별하고 해결할 수 있습니다.
7. 거버넌스 및 보안: MLOps 사례는 ML 라이프사이클 전반에 걸쳐 보안 액세스, 데이터 개인 정보 보호 및 모델 안전을 보장하면서 규정 및 윤리 지침 준수를 고려합니다.
8. 확장성 및 보안: 확장 가능하고 안전한 설계는 증가하는 데이터 볼륨, 높아지는 모델 복잡성 및 ML 프로젝트의 증가하는 수요에 적응할 수 있으므로 시스템이 발전함에 따라 견고하고 효율적으로 유지될 수 있습니다.
MLOps에는 머신 러닝 라이프사이클을 효과적으로 관리하기 위한 스킬, 툴 및 관행이 필요합니다. MLOps 팀에는 기술적 스킬과 소프트 스킬을 모두 아우르는 다양한 스킬 세트가 필요합니다. 데이터 준비 및 모델 학습에서 평가에 이르기까지 전체 데이터 과학 파이프라인을 이해해야 합니다. 버전 제어, CI/CD 파이프라인 및 컨테이너화와 같은 소프트웨어 엔지니어링 관행에 익숙해지는 것도 중요합니다. 또한 DevOps 원칙, 인프라 관리 및 자동화 툴에 대한 지식은 ML 모델의 효율적인 배포 및 운영에 필수적입니다.
기술 전문 지식 외에도 소프트 스킬은 성공적인 MLOps에 중요한 역할을 합니다. 다양한 팀(데이터 과학자, 머신 러닝 엔지니어, IT 전문가)과의 효과적인 협력은 원활한 협업과 지식 공유를 위해 매우 중요합니다. 기술 개념을 다양한 기술 및 비기술 이해관계자를 위해 명확하고 간결한 언어로 번역하려면 강력한 의사 소통 스킬이 필요합니다.
MLOps는 다양한 툴을 활용하여 머신 러닝 라이프사이클을 간소화합니다.
- 모델 개발 및 학습을 위한 Kubernetes, TensorFlow 및 PyTorch와 같은 머신 러닝 프레임워크
- 코드 및 모델 버전 추적을 위한 Git과 같은 버전 제어 시스템
- 모델 구축, 테스트 및 배포를 자동화하기 위한 Jenkins 또는 GitLab CI/CD와 같은 CI/CD 툴
- Kubeflow 및 MLflow와 같은 MLOps 플랫폼은 모델 라이프사이클, 배포, 모니터링을 관리
- AWS, Azure, IBM Cloud와 같은 클라우드 컴퓨팅 플랫폼은 ML 워크로드를 실행하고 관리할 수 있는 확장 가능한 인프라를 제공
효과적인 MLOps 관행에는 효율적이고 신뢰할 수 있는 머신 러닝 개발을 구현하기 위해 잘 정의된 절차를 확립하는 것이 포함됩니다. 여기서 핵심은 ML 라이프사이클의 모든 단계에 대해 문서화되고 반복 가능한 일련의 단계를 설정하여 프로젝트에 관련된 여러 팀 간에 명확성과 일관성을 촉진하는 것입니다. 또한 데이터, 모델 및 코드의 버전 관리 및 유지 관리가 중요합니다. 변경 사항을 추적하고 다양한 버전을 유지 관리함으로써 팀은 이전 상태로 쉽게 롤백하고, 실험을 정확하게 재현하고, 시간 경과에 따른 변경 사항을 인지하고, 개발 주기 전반에 걸쳐 추적성을 확보할 수 있습니다.
정확도 드리프트, 편향 및 기타 잠재적 문제에 관한 모델 성능의 지속적인 모니터링은 모델의 효율성을 유지하고 예기치 않은 결과를 방지하는 데 중요한 역할을 합니다. ML 모델의 성능과 상태를 모니터링하면 배포 후에도 의도한 목표를 계속 달성할 수 있습니다. 이러한 문제를 선제적으로 파악하고 해결함으로써 조직은 최적의 모델 성능을 유지하고 위험을 완화하며 변화하는 조건이나 피드백에 적응할 수 있습니다.
CI/CD 파이프라인은 개발 프로세스를 더욱 간소화하여 ML 모델의 구축, 테스트 및 배포 단계를 자동화하는 데 중요한 역할을 합니다. CI/CD 파이프라인을 구현하면 머신 러닝 프로젝트 전반에서 일관성과 효율성이 향상될 뿐만 아니라 제공 주기가 가속화되어 팀이 ML 솔루션의 안정성에 대한 더 높은 확신을 가지고 더 빠르게 시장에서 혁신을 일으킬 수 있습니다. ML 모델의 구축, 테스트 및 배포 단계를 자동화하면 인적 오류의 가능성이 줄어들어 ML 시스템의 전반적인 안정성이 향상됩니다.
협업은 성공적인 MLOps의 생명선입니다. 데이터 과학자, 엔지니어 및 운영 팀 간의 열린 소통과 팀워크는 매우 중요합니다. 이러한 협력적 접근 방식은 사일로를 허물고 지식 공유를 촉진하며 원활하고 성공적인 머신 러닝 라이프사이클을 보장합니다. 개발 프로세스 전반에 걸쳐 다양한 관점을 통합함으로써 MLOps 팀은 강력한 MLOps 전략의 기반을 형성하는 강력하고 효과적인 ML 솔루션을 확립할 수 있습니다.
MLOps 파이프라인은 개발에서 배포 및 모니터링에 이르기까지 머신 러닝 라이프사이클을 간소화하는 다양한 구성 요소로 이루어집니다.
데이터 관리는 데이터 과학 라이프사이클의 중요한 측면으로서 몇 가지 중요한 활동을 포함합니다. 데이터 수집은 첫 번째 단계입니다. 원시 데이터는 데이터베이스, 센서 및 API와 같은 다양한 소스에서 수집됩니다. 이 단계는 추가 분석 및 모델 학습의 기초가 될 정보를 수집하는 데 중요합니다.
수집 후에는 데이터가 분석에 적합한 형식인지 확인하기 위해 데이터 전처리가 수행됩니다. 이 단계에서는 데이터를 정리하여 부정확 또는 불일치 사항을 제거하고 분석 또는 모델 학습 요구 사항에 맞게 변환합니다. 결측값 처리, 정규화 및 기능 엔지니어링은 예측 모델링을 위한 데이터의 품질과 유용성을 향상하기 위한 이 단계의 일반적인 작업입니다.
데이터 버전 관리는 데이터 분석의 무결성과 재현성을 유지하는 데 중추적인 역할을 합니다. 여기에는 다양한 버전의 데이터를 추적하고 관리하는 작업이 포함되므로 결과를 추적할 수 있고 필요한 경우 이전 상태로 되돌릴 수 있습니다. 버전 관리를 통해 다른 사용자가 분석을 복제하고 검증할 수 있으므로 데이터 과학 프로젝트의 투명성과 신뢰성이 향상됩니다.
그런 다음 기능 저장소의 개념이 모델 학습에 사용되는 기능을 저장하고 관리하기 위한 중앙 집중식 저장소로 도입됩니다. 기능 저장소는 다양한 모델 및 프로젝트에서 기능의 일관성과 재사용성을 촉진합니다. 기능 관리를 위한 전용 시스템을 갖추면 팀은 가장 관련성이 높은 최신 기능을 사용할 수 있습니다.
모델 개발은 데이터 과학 프로세스의 핵심 단계로, 머신 러닝 모델을 구성하고 구체화하는 데 중점을 둡니다. 이 단계는 모델 학습으로 시작하며, 여기서 준비된 데이터는 선택한 알고리즘 및 프레임워크를 사용하는 머신 러닝 모델의 학습에 활용됩니다. 목표는 학습한 데이터를 기반으로 정확한 예측 또는 결정을 내리도록 모델을 학습시키는 것입니다.
모델 개발의 필수 측면은 버전 관리 및 실험 추적입니다. 여기에는 다양한 모델 버전, 사용된 하이퍼매개변수 구성 및 다양한 실험 결과에 대한 자세한 기록을 유지하는 작업이 포함됩니다. 이러한 세심한 문서화는 다양한 모델과 구성을 비교하고 가장 효과적인 접근 방식을 쉽게 식별하는 데 중요합니다. 이 프로세스는 모델 성능을 최적화하는 데 도움이 되며 개발 프로세스가 투명하고 재현 가능하도록 보장합니다.
학습 단계 후에는 보이지 않는 데이터에 대한 모델의 성능을 평가하기 위해 모델 평가가 수행됩니다. 모델이 실제 시나리오에서 제대로 작동하는지 확인하려면 평가가 중요합니다. 정확성, 정밀성, 재현성, 공정성 측정과 같은 메트릭은 모델이 프로젝트 목표를 얼마나 잘 충족하는지 측정합니다. 이러한 메트릭은 다양한 모델을 비교하고 배포에 가장 적합한 모델을 선택하기 위한 정량적 기반을 제공합니다. 데이터 과학자는 신중한 평가를 통해 편향이나 과적합과 같은 잠재적인 문제를 파악하고 해결하여 최종 모델이 효과적이고 공정하도록 보장할 수 있습니다.
머신 러닝 모델을 사용하려면 모델을 개발 환경에서 실제 가치를 제공할 수 있는 프로덕션 환경으로 전환하는 프로세스인 모델 배포가 이루어져야 합니다. 이 단계는 모델 패키징 및 배포로 시작되며, 이때 학습된 모델을 사용할 수 있도록 준비하고 프로덕션 환경에 배포합니다. 프로덕션 환경은 클라우드 플랫폼과 온프레미스 서버를 포함하여 프로젝트의 특정 요구 사항과 제약 조건에 따라 달라질 수 있습니다. 목표는 모델에 액세스할 수 있고 실제 환경에서 효과적으로 작동할 수 있도록 하는 것입니다.
배포 후에는 중점이 모델 제공으로 이동하며, 이는 출력 API 제공을 수반합니다. 최종 사용자가 모델을 활용하여 시의적절하고 정확하게 작업할 수 있도록 하려면 이 단계를 안정적이고 효율적으로 실행해야 합니다. 대규모로 요청을 처리하고 사용자에게 지연 시간이 짧은 응답을 제공할 수 있는 잘 설계된 시스템이 필요한 경우가 많습니다.
인프라 관리는 모델 배포의 또 다른 중요한 구성 요소입니다.
관리에는 모델이 프로덕션 환경에서 원활하게 실행될 수 있도록 하는 기본 하드웨어 및 소프트웨어 프레임워크를 감독하는 작업이 포함됩니다. 이 도메인의 핵심 기술에는 필요에 따라 모델을 관리하고 확장하는 데 도움이 되는 컨테이너화 및 오케스트레이션 툴이 포함됩니다. 이러한 툴은 배포된 모델이 복원력과 확장성을 갖추고 프로덕션 워크로드의 요구 사항을 충족할 수 있도록 합니다. 신중한 배포 및 인프라 관리를 통해 조직은 실제 사용 사례에서 머신 러닝 모델의 유용성과 영향을 극대화할 수 있습니다.
배포된 머신 러닝 모델의 라이프사이클에서 지속적인 경계는 시간이 지남에 따라 효율성과 공정성을 보장합니다. 모델 모니터링은 프로덕션 환경에서 모델의 성능에 대한 지속적인 검토를 포함하는 이 단계의 초석을 형성합니다. 이 단계는 정확도 드리프트, 편향 및 공정성에 대한 우려와 같이 모델의 유용성 또는 윤리적 지위를 손상시킬 수 있는 새로운 문제를 파악하는 데 도움이 됩니다. 모니터링은 모델의 현재 성능을 감독하고 잠재적인 문제가 확대되기 전에 예측하는 것입니다.
강력한 경고 및 알림 시스템을 설정하는 것은 모니터링 작업을 보완하는 데 필수적입니다. 이러한 시스템은 조기 경고 메커니즘 역할을 하여 성능 저하 징후 또는 배포된 모델의 새로운 문제에 대해 알립니다. 데이터 과학자와 엔지니어는 적시에 알림을 수신하여 이러한 문제를 신속하게 조사하고 해결함으로써 모델의 성능과 최종 사용자 경험에 미치는 영향을 최소화할 수 있습니다.
지속적인 모니터링 및 경고 시스템에서 얻은 인사이트는 모델 재학습 및 개선 프로세스에 반영되며, 여기에는 새 데이터로 모델을 업데이트하거나 개선된 알고리즘을 통합하여 성능을 개선하는 작업이 포함됩니다. 모델 재학습은 일회성 작업이 아니라 반복적으로 필요한 작업입니다. 새 데이터는 데이터 과학자가 모델이 인식하도록 훈련한 기본 패턴 또는 관계의 변화를 반영할 수 있습니다. 최신 데이터와 기술 발전을 기반으로 모델을 반복적으로 개선함으로써 조직은 머신 러닝 솔루션이 정확하고 공정하며 관련성을 유지하여 시간이 지나도 가치를 보장하도록 할 수 있습니다. 이러한 모니터링, 경고 및 개선 주기는 역동적인 실제 환경에서 머신 러닝 모델의 무결성과 효율성을 유지하는 데 매우 중요합니다.
간소화되고 효율적인 워크플로우를 확립하려면 몇 가지 관행과 툴을 도입해야 하며, 그 중 버전 관리는 초석의 역할을 합니다. 팀은 Git과 같은 시스템을 활용하여 코드, 데이터 및 모델의 변경 사항을 꼼꼼하게 추적하고 관리할 수 있습니다. 협업 환경을 조성하면 팀 구성원들이 프로젝트에서 더 쉽게 함께 작업할 수 있으며, 필요한 경우 수정 사항을 문서화하고 되돌릴 수 있습니다. 이전 버전으로 롤백하는 기능은 특히 새로운 변경으로 인해 오류가 발생하거나 모델의 효율성이 감소하는 경우 매우 중요합니다.
버전 관리의 기술적 엄격함을 보완하고 협업 툴을 통합함으로써 이러한 플랫폼은 데이터 과학 팀, 엔지니어 및 기타 이해관계자를 포함하여 MLOps 파이프라인에 관련된 다양한 이해관계자 간의 소통과 지식 공유를 강화할 수 있습니다. 이러한 툴은 커뮤니케이션을 간소화하여 프로젝트 목표를 조정하고, 인사이트를 공유하며, 문제를 더 효율적으로 해결하여 개발 및 배포 프로세스를 가속화할 수 있도록 도와줍니다.
더 높은 수준의 운영에서는 ML 거버넌스 원칙이 우선합니다. 여기에는 머신 러닝 모델의 책임 있는 개발, 배포 및 사용을 관리하는 정책 및 지침을 만들고 시행하는 것이 포함됩니다. 이러한 거버넌스 프레임워크는 공정성, 개인 정보 보호 및 규정 준수를 충분히 고려하여 모델을 윤리적으로 개발하고 사용하도록 하는 데 매우 중요합니다. 강력한 ML 거버넌스 전략을 수립하는 것은 위험을 완화하고, 기술 오용을 방지하며, 머신 러닝 이니셔티브가 더 광범위한 윤리 및 법적 기준에 부합하도록 하는 데 필수적입니다. 버전 제어, 협업 툴 및 ML 거버넌스와 같은 이러한 관행은 성숙하고 책임감 있는 MLOps 에코시스템의 중추를 형성하여 팀이 영향력 있고 지속 가능한 머신 러닝 솔루션을 제공할 수 있도록 합니다.
이 모든 파이프라인 프로세스는 모니터링 및 최적화를 통해 얻은 인사이트가 모델 개발에서 피드백으로 활용되고 지속적인 개선으로 이어지도록 반복적으로 설계되었습니다. 협업과 거버넌스는 ML 모델의 원활한 실행과 책임감 있는 사용을 보장하기 위해 라이프사이클 전반에서 매우 중요한 역할을 합니다.
MLOps를 성공적으로 구현하고 지속적으로 지원하려면 몇 가지 핵심 모범 사례를 준수해야 합니다. 우선 순위는 데이터 선택, 모델 학습, 배포, 모니터링 및 개선을 위한 피드백 루프 통합을 포함하는 모든 단계를 포괄하는 투명한 ML 개발 프로세스를 구축하는 것입니다. 팀 구성원이 이러한 방법론에 대한 인사이트를 가지고 있으면 프로젝트 단계 간 전환이 더 원활하게 이루어지고 개발 프로세스의 전반적인 효율성이 향상됩니다.
MLOps의 중추적인 측면은 데이터, 모델 및 코드의 버전 관리 및 유지 관리입니다. 이러한 구성 요소의 고유한 버전을 유지함으로써 팀은 시간 경과에 따른 변경 사항을 효과적으로 파악할 수 있습니다. 이는 문제를 해결하고 결과의 재현성을 보장하며 필요한 경우 쉽게 롤백할 수 있도록 하는 데 필수적입니다. 이 접근 방식은 개발 프로세스의 무결성을 유지하는 데 도움이 되며 ML 프로젝트의 감사 가능성을 보장합니다.
ML 모델의 성능과 상태를 모니터링하는 것은 배포 후에도 의도한 목표를 계속 충족하는지 확인하는 데 중요합니다. 여기에는 모델 드리프트, 편향 및 효율성을 손상시킬 수 있는 기타 잠재적 문제를 정기적으로 평가하는 것이 포함됩니다. 이러한 문제를 선제적으로 파악하고 해결함으로써 조직은 최적의 모델 성능을 유지하고 위험을 완화하며 변화하는 조건이나 피드백에 적응할 수 있습니다.
CI/CD 파이프라인은 ML 모델의 구축, 테스트 및 배포 단계를 자동화하고 간소화하는 데 중요한 역할을 합니다. CI/CD 파이프라인을 구현하면 머신 러닝 프로젝트 전반에서 일관성과 효율성이 향상될 뿐만 아니라 제공 주기가 가속화되어 팀이 ML 솔루션의 안정성에 대한 더 높은 확신을 가지고 더 빠르게 시장에서 혁신을 일으킬 수 있습니다.
생성형 AI(Gen AI)는 머신 러닝에 영향을 미칠 수 있는 잠재력을 가지고 있지만, 아직은 신생 분야이며 구체적인 효과는 여전히 연구 및 개발 중입니다. 생성형 AI는 데이터 정리 및 준비와 같은 노동 집약적인 작업을 자동화하여 잠재적으로 효율성을 높이고 데이터 과학자와 엔지니어가 더 전략적인 활동에 집중할 수 있도록 함으로써 MLOps 워크플로우를 개선할 수 있습니다. 또한, 생성형 AI에 관한 지속적인 연구를 통해 머신 러닝 모델의 자동 생성 및 평가가 가능해져 더 빠른 개발과 개선의 길을 열어줄 수도 있습니다. 그러나 모델의 투명성 및 편향 문제는 아직 완전히 해결되지 않았습니다.
생성형 AI를 MLOps에 통합하는 데는 어려움도 있습니다. 모델이 의사 결정에 도달하는 방법을 이해하고 편향을 완화할 수 있는 능력을 갖추는 것이 책임감 있는 AI 개발에 필수적이기 때문에 모델을 해석 가능하고 신뢰할 수 있도록 보장하는 것이 중요합니다. 생성형 AI는 MLOps에 흥미로운 기회를 제공하지만, 철저한 탐색과 사려 깊은 솔루션이 필요한 중요한 문제도 수반합니다.
대규모 언어 모델(LLM)은 전문 학습 및 배포 프로세스가 필요한 고급 머신 러닝 모델로, MLOps 방법론은 라이프사이클 관리에 매우 중요합니다.
MLOps는 데이터 준비 및 모델 학습 작업을 자동화하여 LLM 개발을 간소화하고 효율적인 버전 관리 및 유지 관리를 보장하여 재현성을 향상합니다. MLOps 프로세스는 LLM의 개발, 배포 및 유지 관리 프로세스를 개선하여 편향과 같은 문제를 해결하고 모델 결과의 공정성을 보장합니다.
또한 LLM은 문서화 자동화, 코드 검토 지원, 데이터 사전 처리 개선 등 MLOps 관행에 잠재적인 이점을 제공합니다. 이러한 기여는 MLOps 워크플로우의 효율성과 효과를 크게 개선할 수 있습니다.
MLOps의 구현은 세 가지 수준으로 나뉩니다. 각 수준은 조직 내 자동화 성숙도 향상을 향한 진전 수준을 나타냅니다.
대부분의 조직은 여기에서 시작합니다. 모델은 수동으로 배포되며 데이터 과학자가 개별적으로 관리하는 경우가 많습니다. 이 접근 방식은 비효율적이고, 오류가 발생하기 쉬우며, 프로젝트가 성장함에 따라 확장하기 어렵습니다. 조립되지 않은 가구를 한 번에 나사 하나씩 조립하는 것과 같이 느리고 지루하며 실수하기 쉬운 방식으로 모델을 만들고 배포한다고 상상해 보면 이해할 수 있을 것입니다.
자동화 도입의 단계입니다. 스크립트 또는 기본 CI/CD 파이프라인은 데이터 전처리, 모델 학습 및 배포와 같은 필수 작업을 처리합니다. 이 수준에서는 미리 드릴로 나사 구멍을 뚫어 놓은 가구 키트를 사용하는 것처럼 효율성과 일관성을 제공하여 더 빠르고 오류 발생률이 비교적 낮지만 여전히 기능이 부족합니다.
ML 파이프라인은 기존 CI/CD 파이프라인과 원활하게 통합되었습니다. 이 수준에서는 지속적인 모델 통합, 제공 및 배포가 가능하여 프로세스가 더 원활하고 빠르게 진행됩니다. 명확한 지침이 포함된 가구 조립 키트처럼 효율적이고 빠른 반복 작업이 가능합니다.
이 수준에서는 지속적인 모니터링, 모델 재학습 및 자동화된 롤백 기능과 같은 기능을 통합하여 한 단계 더 진화합니다. 협업, 버전 제어 및 거버넌스도 중요한 측면이 됩니다. 성숙한 MLOps 환경은 마치 마모 상태를 자동으로 모니터링하고, 자체 수리하고, 완전히 최적화되어 강력한 소프트웨어를 업데이트하는 스마트 가구 시스템과 같습니다.
가장 높은 MLOps 수준에 도달하는 것이 항상 필요하거나 실용적인 것은 아닙니다. 조직에 가장 적합한 수준은 각각의 요구 사항과 리소스에 따라 달라집니다. 그러나 이러한 수준을 이해하면 현재 상태를 평가하고 효율적이고 안정적이며 확장 가능한 머신 러닝 환경을 구축하기 위한 경로인 MLOps 여정에서 개선이 필요한 영역을 파악하는 데 도움이 됩니다.
궁극적으로 MLOps는 조직이 머신 러닝 모델을 개발, 배포 및 관리하는 방식의 변화를 나타내며, 전체 머신 러닝 라이프사이클을 간소화하는 포괄적인 프레임워크를 제공합니다. MLOps는 데이터 과학자, ML 엔지니어 및 IT 전문가 간의 격차를 해소하는 협업 환경을 조성하여 ML 기반 솔루션의 효율적인 프로덕션을 촉진합니다.
MLOps는 데이터 수집에서 실제 응용에 이르기까지 모든 단계에서 성공할 수 있도록 데이터를 최적화합니다. 지속적인 개선에 중점을 둔 MLOps를 사용하면 새로운 데이터 및 진화하는 요구 사항에 맞게 모델을 민첩하게 조정하여 지속적인 정확성과 관련성을 보장할 수 있습니다. 다양한 산업 분야에 MLOps 사례를 적용함으로써 기업은 전자 상거래 권장 사항 개선에서 사기 탐지 개선 등에 이르기까지 머신 러닝의 잠재력을 최대한 활용할 수 있습니다.
MLOps의 성공은 잘 정의된 전략, 올바른 기술 툴, 협업과 소통을 중시하는 문화에 달려 있습니다.